Génération d’outils d’inférence à base de techniques MLIR pour la gestion des gradients et de la précision mixte sur des cibles matérielles variées

Statut

Pourvue

Disciplines scientifiques

Informatique et Sciences de l'Information

Direction de recherche

Sciences et technologies du numérique

Site de rattachement

Rueil-Malmaison

IFP Energies Nouvelles propose une thèse innovante au croisement de l’intelligence artificielle (IA) et du calcul haute performance (HPC). Ce projet vise à développer des moteurs d’inférence basés sur l’infrastructure MLIR (Multi-Level Intermediate Representation) pour optimiser les performances des algorithmes IA nécessitant des calculs de gradients précis, une gestion multi-précision et une exécution efficace sur des architectures hétérogènes (CPU, GPU, FPGA, ARM, RISC-V, SiPearl).
Le doctorant travaillera sur des problématiques clés telles que l’optimisation des calculs non linéaires avec une latence réduite, une précision accrue, des performances accrues grâce à la multi-précision. Il proposera des mécanismes pour gérer l’interopérabilité entre modèles IA et solveurs numériques dans des environnements industriels exigeants, comme la modélisation du sous-sol.
Le candidat intégrera une équipe multidisciplinaire et contribuera à des avancées technologiques majeures pour l’industrie énergétique. Ce projet permettra d’exploiter pleinement les architectures matérielles modernes et d’optimiser la chaîne de compilation avec MLIR.

Mots clefs: Generative Programming, Compilation, Machine-Learning, Deep-Learning, CFD, HPC

  • Directeur de thèse    Dr Fabrice RASTELLO, Equipe CORSE, INRIA Grenoble, ORCID : 0000-0002-6589-9956
  • Ecole doctorale    217 - Ecole Doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information, Informatique, Université Grenoble Joseph Fourier
  • Encadrant IFPEN    Dr Jean-Marc GRATIEN, ORCID : 0000-0003-4721-0366
  • Localisation du doctorant    IFPEN, Rueil-Malmaison, France  
  • Durée et date de début    3 ans, début au cours du quatrième trimestre 2026 (2 novembre)
  • Employeur    IFPEN
  • Qualifications    Master en Informatique, Calculs Scientifiques, Sciences des données ou Mathématiques appliquées
  • Connaissances linguistiques    Anglais niveau B2 (CECR)    

Pour postuler, merci d’envoyer votre lettre de motivation et votre CV à l’encadrant IFPEN indiqué ci-dessous.

Contact
Encadrant IFPEN :
Dr Jean-Marc GRATIEN